point cloud generation | BriefGPT

关键词point cloud generation

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增强基于扩散的点云生成方法，使用平滑度约束
我们提出在扩散框架中引入局部平滑约束来生成点云，实验证明该模型能够生成逼真的形状和更平滑的点云，优于多种最先进的方法。
PDF3 months ago
利用拓扑先验增强点云生成技术
本研究提出了一种改进的 Sphere as Prior Generative Adversarial Network (SP-GAN) 模型，用于点云生成。该方法使用 K-means 算法将点云分割成聚类并提取质心，然后将质心作为先验用于
PDF4 months ago
FrePolad：频率修正的点隐性扩散用于点云生成
提出了 FrePolad：一种整合变分自编码器 (VAE) 和去噪扩散概率模型 (DDPM) 用于点云生成的频率校正点潜扩散的流水线，它在保持高效计算的同时实现了生成任务中的高质量、多样性和灵活性，通过 (1) 通过球谐函数设计的新型频率校
PDF7 months ago
使用神经辐射场生成逼真的 LiDAR 点云
利用实际数据和图像，我们提出了一种新的 LiDAR 模拟方法 NeRF-LiDAR 用于生成真实的 LiDAR 点云，以便更有效地训练和验证自动驾驶算法，并可以通过预训练来提高准确性。
PDFa year ago
SetVAE: 面向集合结构数据的生成建模的层次组合学习
本文提出了一种基于 Attentive 模块的分层变分自编码器 (SetVAE)，用于生成点云，实现了对多尺度数据的编码，并达到置换不变性
PDF3 years ago
CVPR3D 点云生成的扩散概率模型
本文提出了一个概率模型，将点云看作是处于非平衡热力学系统内的粒子，并通过扩散过程学习将噪声分布转换为所需形状分布的逆扩散过程，即点云生成过程。具体地，将点云的逆扩散过程建模为一个以某个形状因子为条件的马尔科夫链，并提供了闭合形式的变分下界以
PDF3 years ago
ECCV渐进式点云解卷积生成网络
本论文提出了一种有效的点云生成方法，从潜在向量中生成相同形状的多分辨率点云；使用新颖的渐进去卷积网络和基于学习的双边插值，从低分辨率点云开始，通过级联的去卷积层逐渐输出高分辨率的局部和全局特征 maps，使用多层感知器作为生成网络生成多分辨
PDF4 years ago